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Enregistrement W1985224699 · doi:10.1021/ie8009632

Structure and Properties of Blend Films Prepared from Castor Oil-Based Polyurethane/Soy Protein Derivative

2008· article· en· W1985224699 sur OpenAlexaff
Dagang Liu, Huafeng Tian, Lina Zhang, Peter R. Chang

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Guangdong Province
Mots-clésMaterials scienceMiscibilityDifferential scanning calorimetryCastor oilUltimate tensile strengthSoy proteinPolyurethaneThermal stabilityChemical engineeringScanning electron microscopeFourier transform infrared spectroscopyDynamic mechanical analysisComposite materialPolymer chemistryChemistryPolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We successfully prepared a series of transparent blend films from castor oil-based polyurethane (PU) and p -phenylene diamine soy protein (PDSP). The miscibility, morphology, and properties of the blend films were investigated with Fourier transform infrared spectroscopy, differential scanning calorimetry, dynamic mechanical thermal analysis, scanning electron microscopy, moisture adsorption, thermal degradation, and tensile testing. The results revealed that the PDSP exhibited certain miscibility with PU varied its content from 10 to 80 wt % and also showed the strong hydrogen-bond and chemical cross-linking interactions lied between PU and PDSP. With an increase in the PU content, the elongation at break, thermal stability, and water resistance were improved whereas the tensile strength and Young’s modulus decreased. It is worth noting that modified soy protein could be blended with hydrophobic polyurethane to obtain the blend films having good mechanical properties and optical transmittance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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